我正在使用一個包含不同產品的數據框（每個產品都有不同的產品參考，在此數據框中為“PR”），這些產品具有特定的工作時間范圍。import pandas as pdimport numpy as npnp.random.seed(123)df = pd.DataFrame({ 'PR':("1","2","3","4","5","18"), 'StartDate':pd.date_range('1/1/2011', periods=6, freq='D'), 'EndDate':np.random.choice( pd.date_range('1/1/2011', periods=365, freq='D'), 6, replace=False) })打印出這個表 PR StartDate EndDate 0 1 2011-01-01 2011-03-01 1 2 2011-01-02 2011-11-06 2 3 2011-01-03 2011-01-10 3 4 2011-01-04 2011-10-27 4 5 2011-01-05 2011-08-31 5 18 2011-01-06 2011-06-06我想知道在任何給定月份有多少產品處于活動狀態（在本例中：（2011-01，1 個產品活動），（2011-02，5 個產品活動），（2011-04，4 個產品活動）等。 .. 我怎樣才能做到這一點？
2 回答
慕森卡
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StartDate如果給定的產品在,范圍內，您可以檢查每個月EndDate。
In [26]: pd.Series(
{dt: ((df.StartDate <= dt) & (df.EndDate >= dt)).sum()
for dt in pd.date_range(start='2011-01-01', freq='1MS', periods=6)})
Out[26]:
2011-01-01 1
2011-02-01 5
2011-03-01 5
2011-04-01 4
2011-05-01 4
2011-06-01 4
dtype: int64
慕慕森
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這是另一種方法：
df.assign(dates = [pd.date_range(s,f, freq='MS') for s, f in zip(df['StartDate'], df['EndDate'])])\
.explode('dates').groupby('dates')['PR'].nunique()
輸出：
dates
2011-01-01 1
2011-02-01 5
2011-03-01 5
2011-04-01 4
2011-05-01 4
2011-06-01 4
2011-07-01 3
2011-08-01 3
2011-09-01 2
2011-10-01 2
2011-11-01 1
Name: PR, dtype: int64
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